Scaling AI Agents with Bedrock AgentCore
Learn to deploy production-ready AI agents using Bedrock AgentCore to manage memory persistence, safe execution, identity, and secure API gateways.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Moving AI agents from experimental scripts to production-grade infrastructure requires robust orchestration, security, and persistence. This text-based course guides you through Bedrock AgentCore, the foundational framework designed to deploy and scale autonomous agents reliably.
By reading through our structured explanations and analyzing real-world configuration examples, you will learn how to architect secure, stateful AI agents. You will transition from basic prompt-response setups to deploying agents that handle multi-step tasks, maintain conversation memory, and interact safely with external APIs.
What you'll learn:
- Understand the foundational architecture of AI agents and Bedrock AgentCore components.
- Configure secure execution environments to run agent code safely in production.
- Implement memory persistence patterns to maintain conversational context across sessions.
- Integrate API gateways to allow agents to interact with external databases and tools.
- Apply identity and access management principles to secure agent operations.
- Design retrieval-augmented generation (RAG) loops within your agent workflows.
The course begins with essential terminology and the structural blueprint of Bedrock AgentCore before walking you through step-by-step configurations for security, memory, and tool integration. You will study practical code snippets and architectural patterns designed for direct application.
This course is designed for software developers, cloud enthusiasts, and AI engineers who are new to agentic workflows. No prior experience with Bedrock AgentCore is required, though a basic understanding of cloud concepts and API integration is helpful.
Start reading today to build and scale your first production-ready AI agent infrastructure.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 48 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Разработка агентного ИИ с использованием LangGraph и LangChain
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🎓 С сертификатом
Создание RAG-систем и агентов ИИ с помощью Python и OpenAI
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Разработка с использованием подсказок: создание полнофункциональных приложений Next.js с использование искусственного интеллекта Cursor
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-агенты для логистики: автоматизация отслеживания грузов
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство